کتاب کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning
, ,

کتاب کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018939 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاتلین (Kotlin)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر کاتلین و کاربردهای آن در AI/ML
  • 2. نصب و راه اندازی محیط توسعه کاتلین
  • 3. آشنایی با مفاهیم پایه ای: متغیرها، انواع داده، عملگرها
  • 4. ساختارهای کنترلی: if، else، when
  • 5. حلقه ها: for، while، do-while
  • 6. توابع: تعریف، فراخوانی، پارامترها، مقادیر بازگشتی
  • 7. آشنایی با مفاهیم شی گرایی: کلاس ها، اشیاء، ویژگی ها، متدها
  • 8. وراثت و چند ریختی در کاتلین
  • 9. interfaces و abstract classes
  • 10. داده کلاس ها (Data Classes)
  • 11. sealed classes و sealed interfaces
  • 12. Enums در کاتلین
  • 13. Collection ها: List، Set، Map
  • 14. توابع لامبدا و توابع مرتبه بالا
  • 15. Kotlin Coroutines: مدیریت همزمانی
  • 16. Exceptions: Handling و Throwing
  • 17. Null Safety در کاتلین
  • 18. Extension Functions و Extension Properties
  • 19. Delegation
  • 20. Generics
  • 21. Inline functions
  • 22. Annotations
  • 23. Reflection
  • 24. Java Interoperability: فراخوانی کد جاوا از کاتلین
  • 25. Kotlin DSL (Domain Specific Language)
  • 26. آشنایی با کتابخانه های اصلی کاتلین برای ریاضیات و آمار
  • 27. Kotlin for Data Science: استفاده از کتابخانه های موجود
  • 28. Kotlin for Machine Learning: بررسی گزینه ها
  • 29. آشنایی با کتابخانه Keras: یکپارچه سازی با کاتلین
  • 30. TensorFlow با کاتلین: بررسی Tensorflow Kotlin API
  • 31. Onnx و کاتلین: استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • 32. Data Preprocessing با کاتلین
  • 33. Feature Engineering با کاتلین
  • 34. Model Training با کاتلین
  • 35. Model Evaluation با کاتلین
  • 36. Model Deployment با کاتلین
  • 37. Machine Learning Libraries and Frameworks for Kotlin: An Overview
  • 38. Linear Regression with Kotlin
  • 39. Logistic Regression with Kotlin
  • 40. Decision Trees with Kotlin
  • 41. Support Vector Machines with Kotlin
  • 42. K-Nearest Neighbors with Kotlin
  • 43. K-Means Clustering with Kotlin
  • 44. Neural Networks with Kotlin
  • 45. Convolutional Neural Networks with Kotlin
  • 46. Recurrent Neural Networks with Kotlin
  • 47. Deep Learning with Kotlin
  • 48. Natural Language Processing (NLP) with Kotlin
  • 49. Computer Vision with Kotlin
  • 50. Reinforcement Learning with Kotlin
  • 51. Time Series Analysis with Kotlin
  • 52. Recommender Systems with Kotlin
  • 53. Anomaly Detection with Kotlin
  • 54. Genetic Algorithms with Kotlin
  • 55. Bayesian Networks with Kotlin
  • 56. Hidden Markov Models with Kotlin
  • 57. Gaussian Mixture Models with Kotlin
  • 58. Dimensionality Reduction with Kotlin
  • 59. Principal Component Analysis (PCA) with Kotlin
  • 60. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) with Kotlin
  • 61. Autoencoders with Kotlin
  • 62. Generative Adversarial Networks (GANs) with Kotlin
  • 63. Model Optimization Techniques in Kotlin
  • 64. Hyperparameter Tuning with Kotlin
  • 65. Cross-Validation with Kotlin
  • 66. Regularization Techniques in Kotlin
  • 67. Data Visualization with Kotlin
  • 68. Plotting Libraries for Kotlin
  • 69. Working with Datasets: CSV, JSON, and more
  • 70. Data Wrangling with Kotlin
  • 71. Distributed Machine Learning with Kotlin
  • 72. Big Data Processing with Kotlin and Apache Spark
  • 73. Introduction to Apache Kafka with Kotlin
  • 74. Introduction to Apache Flink with Kotlin
  • 75. Introduction to Deeplearning4j
  • 76. Building AI Applications with Kotlin
  • 77. Real-time AI Applications with Kotlin
  • 78. Cloud Deployment of AI Models with Kotlin
  • 79. Ethical Considerations in AI Development with Kotlin
  • 80. Security in AI Applications with Kotlin
  • 81. Debugging and Testing AI Code in Kotlin
  • 82. Performance Optimization for AI Applications with Kotlin
  • 83. Case Study 1: Image Recognition with Kotlin
  • 84. Case Study 2: Natural Language Processing with Kotlin
  • 85. Case Study 3: Predictive Modeling with Kotlin
  • 86. Building a Simple Chatbot with Kotlin
  • 87. Building a Recommender System with Kotlin
  • 88. Building an Anomaly Detection System with Kotlin
  • 89. Advanced Coroutine Techniques for AI/ML
  • 90. Kotlin/Native for High-Performance AI
  • 91. Kotlin Multiplatform for AI Development
  • 92. Future of Kotlin in AI/ML
  • 93. Best Practices for Kotlin AI/ML Development
  • 94. Kotlin AI/ML Community and Resources
  • 95. Kotlin AI/ML Project Setup and Management
  • 96. Kotlin AI/ML Code Style Guides
  • 97. Deploying Kotlin AI/ML Models to Mobile Devices
  • 98. Deploying Kotlin AI/ML Models to Web Servers
  • 99. Monitoring and Logging AI/ML Applications in Kotlin
  • 100. Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) for Kotlin AI/ML Projects

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا